GenAI Processors

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GenAI Processors est un cadre open-source de Google conçu pour accélérer la création d'applications d'IA générative. Il offre des composants modulaires pour l'ingestion de données, la segmentation de texte, la génération d'incorporations, la récupération de vecteurs, la modélisation de prompts et l'orchestration de LLM, permettant aux développeurs de monter rapidement et de manière flexible des pipelines RAG.
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May 11 2025
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Qu'est-ce que GenAI Processors ?

GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.

Qui va utiliser GenAI Processors ?

  • Développeurs d'IA
  • Ingénieurs ML
  • Scientifiques des données
  • Architectes logiciels
  • Équipes d'intégration d'entreprise

Comment utiliser GenAI Processors ?

  • Étape 1 : Installez la bibliothèque avec `pip install genai-processors`.
  • Étape 2 : Importez les modules principaux depuis `genai_processors` dans votre script Python.
  • Étape 3 : Définissez un processeur d'ingestion de données pour charger et analyser les documents source.
  • Étape 4 : Configurez des processeurs de segmentation et d'incorporation pour le découpage de texte et la génération de vecteurs.
  • Étape 5 : Intégrez un processeur de magasin de vecteurs pour l'indexation et la récupération.
  • Étape 6 : Construisez des modèles de prompts et des processeurs LLM pour l'exécution de requêtes dynamiques.
  • Étape 7 : Orchestrer la pipeline avec la classe `Pipeline` et l'exécuter sur vos données.

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de GenAI Processors

Les fonctionnalités principales

  • Ingestion et parsing de documents
  • Segmentation de texte et segmentation sémantique
  • Génération d'embeddings avec des modèles configurables
  • Intégration de magasins de vecteurs (ex. FAISS, Vertex AI Matching Engine)
  • Stratégies de récupération et recherche de similarité
  • Modélisation de prompts et construction dynamique de prompts
  • Orchestration de LLM et appels API
  • Création et extension de processeurs personnalisés
  • Orchestration et surveillance de pipeline

Les avantages

  • Accélère le développement de pipelines d'IA générative
  • Architecture modulaire et extensible
  • Intégration transparente avec les services Google Cloud
  • Indexation et récupération de vecteurs évolutifs
  • Open-source et communautaire
  • Personnalisation facile et composants plug-and-play

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de GenAI Processors

  • Création d'applications RAG (récupération-augmented generation)
  • Réponse à des questions sur de grands collections de documents
  • Pipelines automatisés de résumé de documents
  • Construction et recherche de bases de connaissance
  • Automatisation du support client avec des réponses contextuelles
  • Assistants d'IA personnalisés spécifiques au domaine
  • Traitement par lots de grands corpus de texte

FAQs sur GenAI Processors

Informations sur la Société GenAI Processors

Avis GenAI Processors

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Principaux Concurrents et Alternatives de GenAI Processors ?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Haystack
  • Vertex AI Pipelines
  • Apache Airflow with custom operators

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